簡介：人工智能在醫(yī)療領域中的應用人工智能在醫(yī)療領域中的應用人工智能可以應用到醫(yī)療的很多分支?；卺t(yī)療圖像，文字，檢驗報告等都可以幫助醫(yī)生診斷。比如這幾個問題1CADCOMPUTERAIDEDDIAGNOSIS計算機輔助診斷2CBIRCONTENTBASEDIMAGERETRIEVAL基于內容的圖像檢索3圖像質量評估4大腦映射MAMMOGRAPHYCAD乳房X光片輔助診斷乳房X光可以發(fā)現早期乳腺癌。輔助診斷在乳房X光片中可獲得很好的效果。研究表明如果讓兩個專家評估同一張乳房X光的話失誤率會降低很多。但專家費用高也很難有時間幫助其他專家。所以讓計算機充當另一個專家成為首選在只增加很少的費用的前提下大大提高了精度。早期乳腺癌是通過探測X光中的MICROCALCIFICATIONSMCS進行的。MCS集群往往是乳癌的警訊。傳統的MCS自動探測是用SVM。SVM取得了較好的效果已經接近專家的精度。我們計劃把深度學習應用在MCS的探測上。深度學習可以達到高于專家的正確率。CBIR由于機器學習輔助診斷是一個黑箱為了增加說服力一個方法是對陽性結果給出類似的已知的案例。比如如果機器慰劑后。所以每個個體有兩張圖像。而且我們知道哪張是服藥后的圖像。這成為一個分類問題給一個圖像我們要判斷圖像是否是服藥后的圖像。傳統方法通過SVD降低維度然后用機器學習分類算法分類。一般精確度在90左右。我們會使用深度學習提高精度。智能診斷系統客戶是一家醫(yī)療機構。他們希望從CT或XRAY判斷病人是否患有腫瘤?？蛻籼峁﹫D像及其是否健康的標志。用深度學習建立圖像是否健康的分類模型。優(yōu)勢在于第一我們已經開發(fā)出圖像分類深度學習的網絡。這個網絡適用于多種圖像分類問題運行速度快結果也非常好第二我們有一套算法可以減少圖像噪聲及提高運行效率。如果從CT或XRAY無法判斷是否有腫瘤我們會建議病人做生理切片檢查。智能病理診斷有兩個步驟，第一步是用大量數據訓練出模型。這一步是線下的，比較費時。訓練出效果很好的模型后我們就可以用它來對輸入的圖像進行預測和診斷。除了對圖像分類外我們還可以對病歷檢驗報告做自然語言和數據處理然后幫助醫(yī)生診斷。

簡介：1人工智能的研究方向和應用領域人工智能ARTIFICIALINTELLIGENCE，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。廣義的人工智能包括人工智能、人工情感與人工意志三個方面。一、研究方向1問題求解人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋如國際象棋程序。在下棋程序中應用的某些技術，如向前看幾步，并把困難的問題分成一些比較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸約這樣的人工智能基本技術。今天的計算機程序能夠下錦標賽水平的各種方盤棋、十五子棋和國際象棋。另一種問題求解程序把各種數學公式符號匯編在一起，其性能達到很高的水平，并正在為許多科學家和工程師所應用。有些程序甚至還能夠用經驗來改善其性能。2邏輯推理與定理證明邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領域之一。其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型數據庫中的有關事實上，留意可信的證明，并在出現新信息時適時修正這些證明。對數學中臆測的定理尋找一個證明或反證，確實稱得上是一項智能任務。為此不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且需要某些直覺技巧。1976年7月，美國的阿佩爾KAPPEL等人合作解決了長達124年之久的難題四色定理。他們用三臺大型計算機，花去1200小時CPU時間，并對中間結果進行人為反復修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動計算機界。3自然語言理解NLPNATURALLANGUAGEPROCESSING自然語言處理也是人工智能的早期研究領域之一，已經編寫出能夠從內部數據庫回答用英語提出的問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料和建立內部數據庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言，執(zhí)行用英語給出的指令和獲取知識等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令而不是從鍵盤打入計算機的指令。目前語言處理研究的主要課題是在翻譯句子時，以主題和對話情況為基礎，注意大量的一般常識世界知識和期望作用的重要性。36機器學習學習能力無疑是人工智能研究上最突出和最重要的一個方面。人工智能在這方面的研究近年來取得了一些進展。學習是人類智能的主要標志和獲得知識的基本手段。機器學習自動獲取新的事實及新的推理算法是使計算機具有智能的根本途徑。正如香克RSHANK所說“一臺計算機若不會學習，就不能稱一臺計算機若不會學習，就不能稱為具有智能的。為具有智能的?！按送?，機器學習還有助于發(fā)現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。所以這是一個始終得到重視，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠未達到理想境地的研究領域。二、應用領域1人工神經網絡由于馮諾依曼VANNEUMANN體系結構的局限性，數字計算機存在一些尚無法解決的問題。人們一直在尋找新的信息處理機制，神經網絡計算就是其中之一。研究結果已經證明，用神經網絡處理直覺和形象思維信息具有比傳統處理方式好得多的效果。神經網絡的發(fā)展有著非常廣闊的科學背景，是眾多學科研究的綜合成果。神經生理學家、心理學家與計算機科學家的共同研究得出的結論是人腦是一個功能特別強大、結構異常復雜的信息處理系統，其基礎是神經元及其互聯關系。因此，對人腦神經元和人工神經網絡的研究，可能創(chuàng)造出新一代人工智能機神經計算機。對神經網絡的研究始于40年代初期，經歷了一條十分曲折的道路，幾起幾落，80年代初以來，對神經網絡的研究再次出現高潮?；羝辗茽柕翲OPFIELD提出用硬件實現神經網絡，魯梅爾哈特RUMELHART等提出多層網絡中的反向傳播BP算法就是兩個重要標志?，F在，神經網絡已在模式識別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理、機器人學和人工智能的其它領域獲得日益廣泛的應用。2機器人學人工智能研究日益受到重視的另一個分支是機器人學，其中包括對操作機器人裝置程序的研究。這個領域所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。機器人和機器人學的研究促進了許多人工智能思想的發(fā)展。它所導致的一些技術可用來模擬世界的狀態(tài)，用來描述從一種世界狀態(tài)轉變?yōu)榱硪环N世界狀態(tài)的過程。它對于怎樣產生動作序列的規(guī)劃以及怎樣監(jiān)督這些規(guī)劃的執(zhí)行有了一種較好的理解。復雜的機器人控制問題迫使我們發(fā)展一些方法，先在抽象和忽略細節(jié)的高層進行規(guī)劃，然后

簡介：WD格式資料專業(yè)整理1什么是人類智能它有哪些特征或特點定義人類所具有的智力和行為能力。特點主要體現為感知能力、記憶與思維能力、歸納與演繹能力、學習能力以及行為能力。2人工智能是何時、何地、怎樣誕生的解人工智能于1956年夏季在美國DARTMOUTH大學誕生。此時此地舉辦的關于用機器模擬人類智能問題的研討會，第一次使用“人工智能”這一術語，標志著人工智能學科的誕生。3什么是人工智能它的研究目標是定義用機器模擬人類智能。研究目標用計算機模仿人腦思維活動，解決復雜問題；從實用的觀點來看，以知識為對象，研究知識的獲取、知識的表示方法和知識的使用。4人工智能的發(fā)展經歷了哪幾個階段解第一階段孕育期（1956年以前）；第二階段人工智能基礎技術的研究和形成（19561970年）；第三階段發(fā)展和實用化階段（19711980年）；第四階段知識工程和專家系統（1980年至今）。5人工智能研究的基本內容有哪些解知識的獲取、表示和使用。6人工智能有哪些主要研究領域解問題求解、專家系統、機器學習、模式識別、自動定論證明、自動程序設計、自然語言理解、機器人學、人工神經網絡和智能檢索等。7人工智能有哪幾個主要學派各自的特點是什么主要學派符號主義和聯結主義。特點符號主義認為人類智能的基本單元是符號，認識過程就是符號表示下的符號計算，從而思維就是符號計算；聯結主義認為人類智能的基本單元是神經元，認識過程是由神經元構成的網絡的信息傳遞，這種傳遞是并行分布進行的。8人工智能的近期發(fā)展趨勢有哪些解專家系統、機器人學、人工神經網絡和智能檢索。9什么是以符號處理為核心的方法它有什么特征解通過符號處理來模擬人類求解問題的心理過程。特征基于數學邏輯對知識進行表示和推理。11什么是以網絡連接為主的連接機制方法它有什么特征解用硬件模擬人類神經網絡，實現人類智能在機器上的模擬。特征研究神經網絡。1請寫出用一階謂詞邏輯表示法表示知識的步驟。步驟（1）定義謂詞及個體，確定每個謂詞及個體的確切含義；（2）根據所要表達的事物或概念，為每個謂詞中的變元賦予特定的值；（3）根據所要表達的知識的語義用適當的聯接符號將各個謂詞聯接起來，形成謂詞公式。2設有下列語句，請用相應的謂詞公式把它們表示出來（1）有的人喜歡梅花，有的人喜歡菊花，有的人既喜歡梅花又喜歡菊花。解定義謂詞如下LIKEXYX喜歡Y。CLUBXX是梅花。HUMANXX是人。MUMXX是菊花?！坝械娜讼矚g梅花”可表達為XHUMANXLIKEXCLUBX“有的人喜歡菊花”可表達為XHUMANXLIKEXMUMX“有的人既喜歡梅花又喜歡菊花”可表達為XHUMANXLIKEXCLUBXLIKEXMUMX（1）他每天下午都去玩足球。解定義謂詞如下PLAYFOOTBALLXX玩足球。DAYXX是某一天。則語句可表達為XDXPLAYFOOTBALLTA（2）太原市的夏天既干燥又炎熱。解定義謂詞如下SUMMERXX的夏天。DRYXX是干燥的。HOTXX是炎熱的。則語句可表達為DRYSUMMERTAIYUANHOTSUMMERTAIYUAN（3）所有人都有飯吃。WD格式資料專業(yè)整理問題的目標狀態(tài)表示SITEBOX，B∧SITEMONKEY，B∧ONBOXMONKEY∧HOLDSMONKEY從上述兩種解法可以看出，只要謂詞定義不同，問題的初始狀態(tài)和目標狀態(tài)就不同。所以，對于同樣的知識，不同的人的表示結果可能不同。28解本問題的關鍵就是制定一組操作，將初始狀態(tài)轉換為目標狀態(tài)。為了用謂詞公式表示操作，可將操作分為條件為完成相應操作所必須具備的條件和動作兩部分。條件易于用謂詞公式表示，而動作則可通過執(zhí)行該動作前后的狀態(tài)變化表示出來，即由于動作的執(zhí)行，當前狀態(tài)中刪去了某些謂詞公式而又增加一些謂詞公式從而得到了新的狀態(tài)，通過這種不同狀態(tài)中謂詞公式的增、減來描述動作。定義四個操作的謂詞如下，操作的條件和動作可用謂詞公式的增、刪表示1GOTOX，Y從X處走到Y處。條件SITEMONKEY，X動作刪除SITEMONKEY，X；增加SITEMONKEY，Y2PUSHBOXX，Y將箱子從X處推到Y處。條件SITEMONKEY，X∧SITEBOX，X∧ONBOXMONKEY動作刪除SITEMONKEY，X，SITEBOX，X；增加SITEMONKEY，Y，SITEBOX，Y3CLIMBBOX爬到箱子頂上。條件ONBOXMONKEY動作刪除ONBOXMONKEY；增加ONBOXMONKEY4GRASP摘下香蕉。條件HOLDSMONKEY∧ONBOXMONKEY∧SITEMONKEY，B動作刪除HOLDSMONKEY；增加HOLDSMONKEY在執(zhí)行某一操作前，先檢查當前狀態(tài)是否滿足其前提條件。若滿足，則執(zhí)行該操作。否則，檢查另一操作的條件是否被滿足。檢查的方法就是當前的狀態(tài)中是否蘊含了操作所要求的條件。在定義了操作謂詞后，就可以給出從初始狀態(tài)到目標狀態(tài)的求解過程。在求解過程中，當進行條件檢查時，要進行適當的變量代換。SITEMONKEY，ASITEBOX，CONBOXMONKEYHOLDSMONKEYGOTOX，Y，用A代X，用C代YSITEMONKEY，CSITEBOX，CONBOXMONKEYHOLDSMONKEYPUSHBOXX，Y，用C代X，用B代YSITEMONKEY，BSITEBOX，BONBOXMONKEYHOLDSMONKEYCLIMBBOXSITEMONKEY，BSITEBOX，BONBOXMONKEYHOLDSMONKEY

簡介：系統中的觀察者讀后感思維與行動的來源08計算機科學與技術（二）班司家深摘要摘要人工智能ARTIFICIALINTELLIGENCE，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。關鍵詞觀察者，人工智能，宏觀，微觀。關鍵詞觀察者，人工智能，宏觀，微觀。11人工智能的起源人工智能英文單詞ARTILECT來源于雨果德加里斯的著作“人工智能”一詞最初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的。從那以后研究者們發(fā)展了眾多理論和原理人工智能的概念也隨之擴展。那么，我們?yōu)槭裁匆l(fā)明這個詞，為什么需要人工智能這項技術呢一切都源于人類“思想”的升華，對世界越來越深入的了解，以及人類懶惰而又好強的本性。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現在計算機不但能完成這種計算而且能夠比人腦做得更快、更準確，因之當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)具有人工智能的機器人展和技術的進步而變化的人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的22人工智能的前景與利弊在原文第二篇章中，著重為我們講述了人工智能主要涉及計算機領域的一些例子，最常見，最直接的就是游戲中的AI。游戲中的AI，是一個游戲的靈魂所在，作為一個資深的游戲玩家來說，游戲的AI智能度越高，體現出這個游戲的價值就越高。常常涉及到的AI游戲，例如FPS（FIRSTPERSONSHOOTERGAME）類游戲，也就是我們常說的第一人稱射擊類游戲，對于玩家來說，擁有一個聰明的隊友和敵人同樣重要，這是游戲的樂趣所在。然而，我們也可以在玩家和程序員之間轉換，一個玩家出身的好的程序員，一定會是一個好的游戲程序員。文中還舉到一個很常見的例子，那就是虛擬機。虛擬機是我們計算機專業(yè)的學生最常用到的軟件之一，最常用到的是微軟的虛擬機和VMWARE。能在一個環(huán)境下模擬另一個環(huán)境或者同一個環(huán)境，從某種角度上來說，是計算機自己本身的“只能”，可以理解為計算機自己的“計算機功能智能”。通過這種自身的模仿和變化，可以讓我們有更多的可能性去研究。人工智能真的好么也許吧，在現今科技發(fā)展水平的下，人工智能的前瞻是好的，能為我們在技術上進一步得到提升，能夠解決很多我們以前解決不了的問題，但是，與此同時，問題的解決就會有問題的產生，帶走一個問題，有可能引發(fā)很多問題。人工智能這項技術，也有可能讓人類走向滅亡。人類很久以前已經意識到這點了，最典型的，就是電影終結者系列，那是講述在遙遠的未來，機器人的AI已經相當發(fā)達，甚至是超越了人類，從而引發(fā)了一場“叛變”機器人通過強大的全球計算機網絡“天網”，控制了人類的大部分核武器，從而引導了人類走向滅亡的命運，而人類也不屈服，在僅存的少部分人類中，他們團結起來，運用他們所了解的科技，仍然和機器人所抗衡。是的，人類是很奇妙的生物，他的創(chuàng)造性難以想象，假如真有這么一天，人類真能制造出來一個能夠遠遠超越自身，而且智能遠比人類高，而且還具有自主思想意識的那么一個“生物”，我們還能對它有多大的約束力反而可能是，我們人類被其約束吧。不過，也有一種可能，歸根結底每種生物都有局限性，人類也不例外，我想，這個世界，這個廣闊的宇宙中，一定還存在一些我們人類大腦無法理解的規(guī)律，無法得到的技術，人工智能，也可能局限于我們人類的認知。人工智能的發(fā)展，我們拭目以待吧?？偨Y總結人工智能是一項很有活力的科學學科，我們希望從中獲利時，是否會考慮過人工智能會存在一些和我們人類一模一樣的劣根性。智能機器，也分好壞善惡，它們也會漸漸了解人類的感情，如果發(fā)現我們只是一味的利用它們，它們又會怎么看待人類呢我想人類不會只會把世界美好的一面，弄進機器人的腦

簡介：1人工智能四川省重點實驗室人工智能四川省重點實驗室開放基金項目申報書開放基金項目申報書□基礎研究研究項目一般一般項目□應用研究用研究項目□基礎研究研究項目項目類別類別重點重點項目□應用研究用研究項目項目名稱目名稱工業(yè)檢測業(yè)檢測機器人的運機器人的運動控制與數據控制與數據傳輸傳輸研究研究起止起止時間時間2013年10月至月至2015年10月承擔承擔單位位四川理工學院機械工程學院四川理工學院機械工程學院項目負責負責人人黃丹平黃丹平聯系電話電話（手機）（手機）13698250797學科學科門類門類測控技控技術與儀器學科情況學科情況校級重點建重點建設學科學科填報日期日期2013年5月16日人工智能四川省重點人工智能四川省重點實驗實驗室制3一、目的意一、目的意義和國內外研究和國內外研究現狀分析狀分析自從1959年誕生第一臺機器人以來，機器人技術得到了長足的進步和發(fā)展。智能機器人是具有感知、思維和行動功能的機器，它可獲取、處理和識別多種信息，自主地完成較為復雜的操作任務。隨著移動機器人的應用領域不斷擴大，人們希望機器人能夠在未知環(huán)境中自動實現路徑規(guī)劃并且能夠通過無線傳輸將數據實時傳輸到上位機中從而大大提高其對環(huán)境的適應能力和實際應用效率。工業(yè)智能移動機器人具有感知工作環(huán)境，任務規(guī)劃能力和決策控制能力，避障是工業(yè)機器人路徑規(guī)劃中的難點和研究熱點。根據機器人對環(huán)境信息知道的程度不同，可分為2種類型環(huán)境信息完全知道的全局路徑規(guī)劃和環(huán)境信息完全未知或部分未知的局部路徑規(guī)劃。對于已知環(huán)境下的避碰問題，已經提出了許多有效的解決方法。其中，KHATIB提出的人工勢場法，結構簡單，易于實現，得到了廣泛應用。與在已知環(huán)境中相比，機器人在環(huán)境完全未知或部分未知情況下實現避障更加困難。針對環(huán)境信息不確定情況下的避障問題，得到避障系統中應用的系統模型，根據攝像機透視影射原理，進行逆換算，得到控制系統算法，實現單攝像機獲取環(huán)境深度信息，簡化了系統結構，并在此基礎上提出了一種基于視覺的局部路徑規(guī)劃的算法，實現了移動智能機器人在不確定環(huán)境中利用視覺傳感器實時獲取外部信息進行路徑規(guī)劃，仿真與實驗結果表明，減少了計算規(guī)模，提高了實時性，簡化了機器人避障的步驟，使機器人能快速地跟蹤規(guī)劃路徑，實現避障。未知路徑規(guī)劃技術是工業(yè)機器人控制技術研究中的一個重要問題嵌入式實時系統具有功耗低、體積小、集成度高等無可比擬的優(yōu)勢可以滿足系統實時性的同時簡化控制軟件的開發(fā)。機器人的發(fā)展經歷了一個從低級到高級的發(fā)展過程。當前機器人的發(fā)展進入智能機器人階段機器人通過各種傳感器獲取環(huán)境信息利用人工智能進行識別、理解、推理并做出判斷和決策來完成一定的任務。這就要求智能機器人除了具有感知環(huán)境和簡單的適應環(huán)境能力外還具有較強的識別理解功能和決策規(guī)劃功能。工業(yè)智能機器人路徑規(guī)劃是指在有障礙物的工作環(huán)境中如何尋找一條從給定起點到終點適當的運動路徑使機器人在運動過程中能安全、無碰地繞過所有障礙物。隨著計算機、傳感器及控制技術的發(fā)展特別是各種新算法不斷涌現智能機器人路徑規(guī)劃技術已經取得了豐碩研究成果。特別是周圍環(huán)境已知的全局路徑規(guī)劃其理論研究已比較完善目前比較活躍的領域是研究在環(huán)境未知情況下的局部規(guī)劃。從目前國內外研究成果看有以下趨勢（1）智能化的算法將會不斷涌現。模糊控制、神經網絡、遺傳算法以及它們的相互結合也是

簡介：中南大學考試試卷2011年第2學期考試時間110分鐘人工智能課程48學時，3學分，考試形式開卷專業(yè)年級計算機11級總分100分，占總評成績70注此頁不作答題紙，請將答案寫在答題紙上一、選擇題（共一、選擇題（共20分，每題分，每題2分）分）1、消解原理是一種用于A、表達式變換的推理規(guī)則B、變量運算的推理規(guī)則C、一定的子句公式的推理規(guī)則D、規(guī)則演繹的推理規(guī)則2、下列哪個系統屬于新型專家系統A、多媒體專家系統B、實時專家系統C、軍事專家系統D、分布式專家系統3、示例學習屬于下列哪種學習方法A解釋學習B歸納學習C類比學習D機械學習4、不屬于神經網絡常用學習算法的是A有師學習B增強學習C觀察與發(fā)現學習D無師學習5、人工智能應用研究的兩個最重要最廣泛領域為A專家系統、自動規(guī)劃B專家系統、機器學習C機器學習、智能控制D機器學習、自然語言理解6、下列搜索方法中不屬于盲目搜索的是A等代價搜索B寬度優(yōu)先搜索C深度優(yōu)先搜索D有序搜索7、被認為是人工智能“元年”的時間應為A、1948年B、1946年C、1956年D、1961年8、被譽為國際“人工智能之父”的是A、圖靈（TURING）B、費根鮑姆（FEIGENBAUM）C、傅京孫（KSFU）D、尼爾遜（NILSSON）9、語義網絡的組成部分為A、框架和弧線B、狀態(tài)和算符C、節(jié)點和鏈D、槽和值10、盡管人工智能學術界出現“百家爭鳴”的局面，但是，當前國際人工智能的主流派仍屬于A、連接主義B、符號主義C、行為主義D、經驗主義答案答案一、選擇題選擇題1、D2、D3、B4、C5、B6、D7、C8、A9、C10、B二、填空題填空題1、環(huán)境、學習、知識庫、執(zhí)行2、智能機器、模仿和執(zhí)行人腦3、規(guī)則正向演繹系統、規(guī)則逆向演繹系統、規(guī)則雙向演繹系統4、神經計算、模糊計算、進化計算5、啟發(fā)式信息、估計節(jié)點位于解路徑上的希望6、重心法、最大隸屬度法、系數加權平均法、隸屬度限幅元素平均法7、可解節(jié)點、不可解節(jié)點三、回答下列問題回答下列問題1～4主觀題答案略5、已知條件與目標公式消解樹條件（1）PZHAO∨PQIAN∨PSUN（2）PZHAO∧PQIANPSUN（3）PQIANPSUN目標PSUN子句集1PZHAO∨PQIAN∨PSUN2PZHAO∨PQIAN∨PSUN3PQIAN∨PSUN4PSUN6、循環(huán)OPENCLOSED初始化S01S2S1S3S02S6S1S3S4S5S0S23S7S1S3S4S5S8S0S2S6搜索樹如左圖（右上角的數字是其估價函數值）12PQIAN∨PSUN3PSUN4NIL28316475283164572831475628316475S05S17S25S37283147562831475623184756S47S57S652318475623184756S75S8712384756S9512384756

簡介：11、人工智能有哪些研究領域你能列舉出一些與汽車相關的研究領域嗎、人工智能有哪些研究領域你能列舉出一些與汽車相關的研究領域嗎人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，主要研究領域有專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，數據庫的智能檢索，自動定理證明，自動程序設計，機器人學，博弈，智能決定支持系統和人工神經網絡。汽車導航系統，無人駕駛系統，自我診斷，路徑規(guī)劃，自動泊車，防撞預警，車道偏離預警環(huán)境識別與感知，GPS導航，人工智能換擋互聯網2、對于農夫過河問題，分析其中的產生式規(guī)則，組成規(guī)則庫，并給出初始事實數據和目標、對于農夫過河問題，分析其中的產生式規(guī)則，組成規(guī)則庫，并給出初始事實數據和目標條件，建立一個小型產生式系統并運行之。條件，建立一個小型產生式系統并運行之。1農夫每次只能帶一樣東西過河2如果沒有農夫看管，狼吃羊，羊吃菜要求設計一個過河方案，使得農夫、狼、羊、菜都能過河，畫出相應的狀態(tài)空間圖。2四元組S表示狀態(tài)，即S＝農夫，狼，羊，菜用0表示在左岸，1表示在右岸初始S0，0，0，0目標G1，1，1，1定義操作符LI表示農夫帶東西到右岸I0農夫自己到右岸；I1農夫帶狼到右岸；I2農夫帶羊到右岸；I3農夫帶菜到右岸；定義操作符RI表示農夫帶東西到左岸I0農夫自己到左岸；I1農夫帶狼到左岸；I2農夫帶羊到左岸；I3農夫帶菜到左岸；約束狀態(tài)如下1，0，0，X狼、羊在左岸；1，X，0，0羊、菜在左岸；0，1，1，X狼、羊在右岸；0，X，1，1羊、菜在右岸；0，0，0，0L21，0，1，0R00，0，1，0L1R31，1，1，01，0，1，1R2R20，1，0，00，0，0，1L3L11，1，0，1R00，1，0，1L21，1，1，1解一解二1帶羊過河1，0，1，01帶羊過河1，0，1，02農夫回來0，0，1，02農夫回來0，0，1，03帶狼過河1，1，1，03帶菜過河1，0，1，14帶羊回來0，1，0，04帶羊回來0，0，0，15帶菜過河1，1，0，15帶狼過河1，1，0，16農夫回來0，1，0，16農夫回來0，1，0，17帶羊過河1，1，1，17帶羊過河1，1，1，13、用狀態(tài)可見搜索法求解農夫、狗、雞、米問題。、用狀態(tài)可見搜索法求解農夫、狗、雞、米問題。（提示用四元組（農夫、狗、雞、（提示用四元組（農夫、狗、雞、米）表示狀態(tài)，其中每個元素都可為米）表示狀態(tài)，其中每個元素都可為0或1，0表示在左岸，表示在左岸，1表示在右岸；把每次過河的表示在右岸；把每次過河的34、請把下列命題用一個語義網絡表示出來、請把下列命題用一個語義網絡表示出來（1）樹和草都是植物。（2）樹和草都有葉和根。（3）水草是草，且生長在水中。（4）果樹是樹，且會結果。（5）梨樹是果樹的一種，它會結梨。（1）樹和草都是植物；解解2樹和草都有葉和根；解解植物草樹AKOAKO草樹是一種是一種植物葉根HAVEHAVE

簡介：1什么叫智能什么叫智能什么叫人工智能什么叫人工智能智能一般稱為智慧，泛指人運用知識、認識問題、解決問題的能力。人工智能就是研究怎樣讓電腦模仿人腦從事推理、規(guī)則、設計、思考、學習等思維活動，解決迄今認為需要由專家才能處理好的復雜問題。2人工智能科學體系大致分哪幾個層次人工智能科學體系大致分哪幾個層次人工智能學科體系大致分為三個層次⑴人工智能理論基礎包含①與人工智能有關的數學理論②認知科學理論③計算機工程理論與技術⑵人工智能原理智能的高低是以知識的擁有和有效的運用為其主要特征。因此，人工智能的工作原理以知識的表示、知識的獲取與學習、利用知識求解問題，以及系統構成技術作為主要的研究內容。⑶人工智能工程技術根據人工智能基礎理論和工作原理而建立起來的工程系統。如專家咨詢系統、專家系統開發(fā)工具與環(huán)境、自然語言理解系統、圖象理解與識別系統等，都屬于人工智能原理的工程范疇。33人工智能的研究有大致可歸結為哪三種途徑人工智能的研究有大致可歸結為哪三種途徑⑴生物學途徑采用生物學的方法，直接模擬人的感官以及大腦的結構和機能，制成神精元模型和腦模型。⑵心理學途徑（或“啟發(fā)式途徑”）應用實驗心理學的方法，考察人在解決各種問題時采用的方法、策略，總結人們思維活動的規(guī)律，并把這些規(guī)律編成程序，作為心理模型，用計算機進行模擬。⑶工程技術途徑從工程技術觀點出發(fā)，研究如何用電子計算機從功能上模擬人所具有的智能行為。44人工智能領域中具有一般意義的核心課題是什么人工智能領域中具有一般意義的核心課題是什么①知識的模型化和表示方法；②啟發(fā)式搜索理論；③常識性推理、演繹和問題求解；④機器學習；⑤人工智能系統構成和語言。55人工智能領域主要有哪些人工智能領域主要有哪些1、專家系統2、自然語言處理3、機器人學4、自動定理證明5、自動程序設計6、博弈和決策7、組合調度問題8、機器視覺（與模式識別）66知識處理學的三大課題知識處理學的三大課題1知識表示2知識獲取3知識運用77學過哪些知識表的方法學過哪些知識表的方法各種方法大致用法各種方法大致用法1一階謂詞邏輯表示；④把OPEN表中的第一個狀態(tài)N（處于最前端）移入CLOSE表中；⑤按某種原則，選擇一條恰當的規(guī)則作用于N，如不產生新的后繼狀態(tài)，則轉③，否則轉⑥；⑥把由N產生的所有新后繼并入OPEN表的最末端并加上指向N的指針；⑦若N的任何一個后繼狀態(tài)是目標狀態(tài)，則搜索成功，算法運行終止；否則轉③。這里狀態(tài)即為結點，結點間的連線稱弧，弧上的箭頭指明只允許單向前進。深度優(yōu)先算法深度優(yōu)先算法①建立空的OPEN表和CLOSE表；②將起始點S并入OPEN表中，若S為目標結點，則得到一個解答，否則，繼續(xù)向前搜索；③若OPEN為空，則搜索失敗，否則繼續(xù)進行；④把OPEN中的第一個結點N（最初是S）從OPEN中移至CLOSE表；⑤如N的深度等于給定的深度界限或葉結點，則轉③，否則轉⑥；⑥按某種原則選擇可適用規(guī)則作用于N，則產生新的后裔結點，并將其全部并入OPEN表的最前端，若無后裔，則轉③，否則轉⑦；⑦若后裔中有任一個為目標結點，則求得一個解，搜索成功，否則轉③。1010機器感知有哪幾途經機器感知有哪幾途經機器感知是通過機器視覺、聽覺、觸覺等，直接感知外部世界，輸入自然信息，獲取感性和理性知識。其中主要是機器視覺和聽覺。而視覺又是最主要的。專家系統的好處①即使沒有機會與專家直接接觸的人，通過計算機也能得到接近于專家的咨詢。②成為專家自己進行判斷有關問題時的輔助工具。③因為收集了專家的知識，所以可防止知識的散失，容易進行知識的繼承。專家系統受人歡迎主要有兩點①隨叫隨到。②方便使用。這兩個結構，看起來相似，但在最本質的地方有很大的區(qū)別，那就是專家系統有利用知識庫中的知識進行推理的推理機構，而數據庫系統不具有這種推理機構。（當然另外專家系統具有學習功能）軟件存在功能、質量和生產率三大問題。功能要有躍進要靠發(fā)展人工智能；質量要有保證要靠發(fā)展軟件理論；生產率要提高要靠發(fā)展軟件工程。專家系統在執(zhí)行與推理過程中用以存放中間結果或論據等的工作存儲器。研究知識表示、知識庫、智能塔的結構。廣東省信息技術等級考試試題人工智能初步考試時間90分鐘滿分100分說明本卷分為第一卷和第二卷兩部分，共8頁。第一卷為客觀題，含單項選擇題和判斷題，單項選擇題40小題，每小題15分，共60分；判斷題10題，每小題1分，共10分；第二卷2頁為主觀題，共30分，全卷共100分，考試時間90分鐘。

簡介：2019年度人工智能與健康考試答案1據清華原副校長施一公教授研究，中國每年有265萬人死于（），占死亡人數的28。（20分）A癌癥B心腦血管疾病C神經退行性疾病D交通事故我的答案A√答對2在2017年國務院印發(fā)的（）中規(guī)定了我國到2030年人工智能發(fā)展三步走的部署和設想。（20分）A中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要B關于積極推進“互聯網”行動的指導意見C“互聯網”人工智能三年行動實施方案D新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃我的答案D√答對3在國際評判健康的標準中，空腹血糖值低于（）才是健康的。（20分）A90MGDLB95MGDLC100MGDL7在大數據隱私保護生命周期模型中，大數據使用的風險是（）。（20分）A被第三方偷窺或篡改B如何確保合適的數據及屬性在合適的時間地點給合適的用戶訪問C匿名處理后經過數據挖掘仍可被分析出隱私D如何在發(fā)布時去掉用戶隱私并保證數據可用我的答案B√答對8如果一個人體檢時發(fā)現乳腺癌1號基因發(fā)生突變，可以推斷出（）。（20分）A這個人患乳腺癌的概率增加了B這個人已經患了乳腺癌C這個人一定會患乳腺癌D這個人很快會被檢查出乳腺癌我的答案A√答對9最經典的西方健康研究佛雷明翰研究開始于（）。（20分）A1948年B1971年C1989年D2000年我的答案A√答對10據2005年美國一份癌癥統計報告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第二位的是（）。（20分）

簡介：實驗報告課程名稱課程名稱人工智能實驗項目實驗項目圓盤問題實驗儀器實驗儀器PC系別____________專業(yè)________________班級班級學號學號學生姓名學生姓名_______實驗日期實驗日期_______成績_______________________TNODELCHILDTNODERCHILDNODE把所以狀態(tài)列出來，以右邊為基準，則初態(tài)為，終態(tài)為__INT64NODE64123412341234123412344123123412343412123412342341123441231234123441234123123441233412123441232341123434121234123434124123123434123412123434122341123423411234123423414123123423413412123423412341341212341234341212344123341212343412341212342341341241231234341241234123341241233412341241232341341234121234341234124123341234123412341234122341341223411234341223414123341223413412341223412341412312341234412312344123412312343412412312342341412341231234412341234123412341233412412341232341412334121234412334124123412334123412412334122341412323411234412323414123412323413412412323412341234112341234234112344123234112343412234112342341234141231234234141234123234141233412234141232341234134121234234134124123234134123412234134122341234123411234234123414123234123413412234123412341在空二叉樹或二叉樹中插入一個新的結點NODENODEROOT__INT64VALUENODECURRENTNODEPARENTNODENEW_NODENEW_NODENODEMALLOCSIZEOFNODENEW_NODEDATAVALUENEW_NODELCHILDNULLNEW_NODERCHILDNULLIFROOTNULLRETURNNEW_NODEELSECURRENTROOTWHILECURRENTNULLPARENTCURRENTIFCURRENTDATAVALUECURRENTCURRENTLCHILD

簡介：1新一代人工智能產業(yè)創(chuàng)新重點任務揭榜工作方案為貫徹落實新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃（國發(fā)〔2017〕35號）和促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（20182020年）（工信部科〔2017〕315號）要求，加快推動我國新一代人工智能產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，制定本方案。一、工作目標聚焦“培育智能產品、突破核心基礎、深化發(fā)展智能制造、構建支撐體系”等重點方向，征集并遴選一批掌握關鍵核心技術、具備較強創(chuàng)新能力的單位集中攻關，重點突破一批技術先進、性能優(yōu)秀、應用效果好的人工智能標志性產品、平臺和服務，為產業(yè)界創(chuàng)新發(fā)展樹立標桿和方向，培育我國人工智能產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的主力軍。二、揭榜任務和預期目標（一）（一）智能產品智能產品11智能網聯汽車智能網聯汽車揭榜任務揭榜任務包括研發(fā)自動駕駛芯片、車輛智能算法、自動駕駛系統、車載通信系統等關鍵技術和產品，打造以車輛智能化計算平臺為核心，集軟件、硬件、算法、網聯3生產，完成技術與功能驗證及應用示范。33智能無人機智能無人機揭榜任務揭榜任務包括智能避障、自動巡航、面向復雜環(huán)境的自主飛行、群體作業(yè)等關鍵技術研發(fā)與應用，以及新一代通信及定位導航技術在無人機數據傳輸、鏈路控制、監(jiān)控管理等方面的應用；智能飛控系統、高集成度專用芯片等關鍵部件研制。預期目標預期目標到2020年，智能消費級無人機三軸機械增穩(wěn)云臺精度達到0005度，實現360度全向感知避障，實現自動智能強制避讓航空管制區(qū)域，產品具有較強全球競爭力。44醫(yī)療影像輔助診斷系統醫(yī)療影像輔助診斷系統揭榜任務揭榜任務包括醫(yī)學影像數據采集標準化與規(guī)范化，腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病領域的醫(yī)學影像輔助診斷技術研發(fā)，醫(yī)療影像輔助診斷系統的產品化及臨床輔助應用。預期目標預期目標到2020年，多模態(tài)醫(yī)學影像輔助診斷系統對腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病的檢出率超過95，假陰性率低于1，假陽性率低于5，臨床輔助應用逐步擴大。55視頻圖像身份識別系統視頻圖像身份識別系統揭榜任務揭榜任務包括生物特征識別、視頻理解、跨媒體融

簡介：人工智能導論教學大綱人工智能導論教學大綱大綱說明大綱說明課程代碼3235042總學時32學時（講課32學時）總學分2學分課程類別限制性選修適用專業(yè)計算機科學與技術，以及有關專業(yè)預修要求C程序設計語言，數據結構課程的性質、目的、任務課程的性質、目的、任務人工智能是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。本課程是計算機科學與技術，以及有關專業(yè)重要的專業(yè)方向與特色模塊課程之一。通過本課程的開設，使學生對人工智能的發(fā)展概況、基本原理和應用領域有初步了解，對主要技術及應用有一定掌握，啟發(fā)學生對人工智能的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術創(chuàng)新能力。課程教學的基本要求課程教學的基本要求人工智能的研究論題包括計算機視覺、規(guī)劃與行動、多AGENT系統、語音識別、自動語言理解、專家系統和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法，以及計算智能技術等。要求學生掌握這些研究論題的基礎知識。人工智能還提供一套工具以解決那些用其它方法難以解決，甚至無法解決的問題。這些工具包括啟發(fā)式搜索和規(guī)劃算法，知識表示和推理形式，機器學習技術，語音和語言理解方法，計算機視覺和機器人學等。要求學生掌握利用其中的重要工具解決給定問題的基本方法。大綱的使用說明大綱的使用說明通過適當調節(jié)教學內容和學時安排，減少有關章節(jié)學時和增加專家系統這一章的學時，本大綱亦可作為人工智能與專家系統的課程教學大綱。大綱正文大綱正文第一章第一章緒論緒論學時2學時（講課2學時）了解人類智能與人工智能的含義，人工智能的發(fā)展和應用領域；理解人工智能的內第四章第四章推理技術推理技術學時6學時﹙講課6學時﹚了解規(guī)則演繹系統、不確定性推理的知識；理解消解原理；掌握利用消解原理解決問題的方法。本章講授要點本章講授要點在介紹各種推理技術的基礎上，著重闡述消解原理，利用消解原理解決問題的方法，以及消解原理的局限性。重點重點消解原理，利用消解原理解決問題的方法。難點難點利用消解原理解決問題的方法。第一節(jié)消解原理第二節(jié)規(guī)則演繹系統簡介第三節(jié)產生式系統第四節(jié)不確定性推理作業(yè)作業(yè)求謂詞公式的子句集；用消解原理證明命題。第五章第五章專家系統專家系統學時2學時﹙講課2學時﹚了解專家系統的一般特點，類型，結構和建造步驟。本章講授要點本章講授要點概要介紹作為人工智能的一個重要應用領域，專家系統的一般特點和結構，拓寬學生對于人工智能應用研究的知識面。重點重點專家系統的一般特點和結構。難點難點專家系統的結構和建造步驟。第一節(jié)專家系統概述第二節(jié)專家系統的一般特點第三節(jié)專家系統的類型第四節(jié)專家系統的結構和建造步驟第六章第六章機器學習機器學習學時6學時﹙講課6學時﹚了解機器學習的研究意義，常用的機器學習方法；理解人工神經網絡的原理；掌握基于反向傳播網絡的學習算法。本章講授要點本章講授要點在介紹常用的機器學習方法的基礎上，著重講解人工神經網絡的原理，使學生對于基于反向傳播網絡的學習算法有較為深刻的理解。重點重點人工神經網絡的原理，基于反向傳播網絡的學習算法。難點難點基于反向傳播網絡的學習算法。第一節(jié)機器學習的研究意義與發(fā)展史第二節(jié)機器學習的基本結構第三節(jié)幾種常用的學習方法第四節(jié)人工神經網絡作業(yè)作業(yè)描述給定的反向傳播網絡的學習過程。第七章第七章規(guī)劃系統規(guī)劃系統學時2學時﹙講課2學時﹚了解規(guī)劃的作用與任務；理解基于謂詞邏輯的規(guī)劃方法。

簡介：1000單選題多選題判斷題答對251020答錯000未答000得分50003000201（）是人工智能發(fā)展的硬道理，沒有它的人工智能是沒有用的。（20分）A數據B應用C邏輯D算法我的答案B√答對2黃色的三角形內畫著一顆骷髏頭，這個危險標識是在提示人們周圍環(huán)境中有（）因素存在。（20分）A約翰馮諾依曼B約翰麥卡錫C唐納德赫布D亞瑟塞繆爾我的答案C√答對6目前，人工智能發(fā)展存在的問題不包括（）。（20分）A泡沫化B重復化C與應用結合不夠緊密D缺乏熱情我的答案D√答對71956年之前，人工智能領域的三論不包括（）。（20分）A控制論B數據論C信息論D系統論我的答案B√答對81956年之前，人工智能的發(fā)展處于（）。（20分）A萌芽期B第一次繁榮期

簡介：WIPOTECHNOLOGYTRENDS2019ARTIFICIALINTELLIGENCEWIPOTECHNOLOGYTRENDS2019ARTIFICIALINTELLIGENCE

簡介：人工智能時代百家爭鳴CONFIDENTIALPROTECTEDBYCOPYRIGHTLAWS本產品保密并受到版權法保護中國人工智能產業(yè)生態(tài)圖譜20192019433數據驅動精益成長芯片為AI提供算力支撐，訓練與推理任務對芯片能力要求不同AI芯片注AI芯片按功能分為訓練和推理訓練是通過大量數據輸入，訓練出一個復雜的深度神經網絡模型；推理是利用訓練好的模型，使用新的數據推出各種結論；按應用場景分為云端和終端由于訓練環(huán)節(jié)對數據和運算量需求巨大，單一處理器不能獨立完成模型訓練，因此訓練環(huán)節(jié)目前只能在云端實現。因此形成云端訓練、云端推理、設備端推理三大類。云端訓練云端推理終端推理類腦芯片手機安防自動駕駛機器人GPUASICFPGAGPUIOTASICVRCPU芯片是保障算法和算力的重要硬件，芯片成功的關鍵在于芯片的技術實力，根據芯片的部署位置和承擔任務，衡量芯片技術實力的指標各不相同。云端芯片通常用來進行數據訓練，訓練過程將承載海量的數據集，要求芯片具備很強的并行運算能力。終端芯片主要用來進行數據推理，芯片的綜合工耗是技術發(fā)展關鍵。類腦芯片打破馮諾依曼機構，模仿大腦結構進行運算，可提升計算效率、降低功耗，成為AI芯片長期發(fā)展趨勢。